神人hr

技术面自我介绍一下。你做过的哪个项目最能体现你的能力。简单介绍一下这个项目。哪个模块最能体现你的能力？点赞系统中说“通过 Lua 脚本保证原子性”，保证的什么原子性？点赞并发处理能力提升了 5 倍，是基于原本什么方案提升了 5 倍？5 倍是怎么测出来的？说一下你的排行榜功能是怎么设计的，这个数据量有必要分表么？XXL-JOB 分片任务干了什么？在这个过程中有异常情况吗？你觉得你哪个方向比较突出？你在上一份工作中的收获是什么？如果不用 Redis 缓存，让你自己实现一个有 TTL 的 K-V 缓存，只能用 Java API，你会怎么设计？你会如设计测试用例来测试这个组件？你平常生活的时间安排是这...

算上这次也是三战字节了timeline3.24一面 当晚约二面3.25二面 当晚约三面3.27三面 3.30约HR面4.1HR面4.2 oc+offer加油加油，希望暑期能活下来

腾讯 京东oppovivo快手美团百度字节蚂蚁上面的厂都投了，有的直接简历挂了（快手  阿里挂的最严重），测评做了，有的给了笔试，但为啥大多都一直卡流程？卡在“简历筛选/评估中”，这是怎么回事？项目不行？还能找到实习吗？

1. 自我介绍2. 项目拷打3. 你怎么理解现在的大语言模型，它和传统 NLP 系统最大的分水岭是什么现在的大语言模型本质上不只是一个“更大的文本分类器”或者“更强的生成器”，而是把表征学习、任务迁移和自然语言接口统一到了一个模型里。传统 NLP 往往是一任务一模型，文本分类、命名实体识别、问答、摘要各做各的，大模型则是在大规模预训练后，通过提示、工具调用、少样本样例甚至简单微调完成大量任务迁移。真正的分水岭不在参数量，而在它具备了统一接口、上下文学习和任务泛化能力，所以很多原来需要显式建模的流程，现在可以交给模型做一层高层抽象，但代价是可控性和确定性下降。4. 如果要让模型真正“理解”你的业...